Selection for Chlorophyll Content and SCoT-Based Molecular Diversity in Wheat Genotypes under Drought Conditions

Document Type : Original Article

Authors

1 Genetics Department, Faculty of Agriculture, Assiut University, Assiut, 71526, Egypt.

2 Faculty of Biotechnology, Badr University in Cairo (BUC), Cairo, 11829, Egypt.

10.21608/ajas.2025.419354.1532

Abstract

Drought stress is a major constraint to wheat productivity, necessitating efficient selection strategies for stress tolerance. In this study, three F₂ wheat populations were evaluated for chlorophyll content, measured as Soil Plant Analysis Development (SPAD) readings, under drought conditions across two cycles of divergent selection. Simultaneously, 1000-grain weight and grain yield per plant were recorded to assess the association between physiological and yield-related traits. Recurrent selection targeting higher SPAD values resulted in significant improvements in chlorophyll content, with population 3 showing the greatest progress. Enhanced SPAD values were positively correlated with yield attributes, indicating the potential of chlorophyll content as a reliable selection criterion under drought stress. Heritability estimates for the studied traits varied from low to high, suggesting differential genetic control among populations and traits. To complement phenotypic evaluation, molecular diversity was assessed using Start Codon Targeted (SCoT) markers. The obtained results from SCoT marker revealed a high level of polymorphism (91.6%) with an average of polymorphic information content (PIC) of 0.36, reflecting substantial genetic variability among the studied genotypes. Overall, the integration of SPAD-based recurrent selection with molecular marker analysis provides a robust and efficient strategy for enhancing drought tolerance and stabilizing yield performance in bread wheat. These findings highlight the value of combining physiological and molecular tools in breeding programs aimed at developing resilient wheat cultivars.

Keywords

Main Subjects

Article Title [العربیة]

الانتخاب لمحتوى الكلوروفيل والتنوع الجزيئي المعتمد على الواسم الجزيئي الـ SCoT في التراكيب الوراثية للقمح تحت ظروف الجفاف

Authors [العربیة]

  • آية عبد الرضي 1
  • محمود أبو السعود الراوى 1
  • محمد أحمد الملقب بالخرشي يوسف 1
  • بهاء الدين السيد عبد الفتاح 1 2
1 قسم الوراثة، كلية الزراعة، جامعة اسيوط، اسيوط، مصر.
2 كلیة التكنولوجیا الحیویة، جامعة بدر بالقاھرة، القاھرة، 11829، مصر.
Abstract [العربیة]

إجهاد الجفاف يُعد من أبرز القيود التي تحد من إنتاجية القمح، مما يستلزم تطوير استراتيجيات فعّالة للانتخاب من أجل تحسين القدرة على تحمّل الإجهاد. في هذه الدراسة، تم تقييم ثلاث عشائر من الجيل الثاني من القمح لصفة محتوى الكلوروفيل، والمقدّر من خلال قراءات جهاز SPAD، تحت ظروف الجفاف عبر دورتين من الانتخاب التبايني. وفي الوقت ذاته، تم تسجيل وزن الألف حبة وغلة النبات الفردي لتقييم الارتباط بين الصفات الفسيولوجية والصفات المرتبطة بالإنتاج.
أدى الانتخاب التكراري المستهدف لارتفاع قيم SPAD إلى تحسينات معنوية في محتوى الكلوروفيل، حيث أظهرت العشيرة الثالثة أكبر تقدّم. كما ارتبطت القيم المرتفعة لـ SPAD ارتباطًا موجبًا بصفات الغلة، مما يشير إلى إمكانية اعتماد محتوى الكلوروفيل كمعيار انتخابي موثوق تحت ظروف الجفاف. تراوحت تقديرات المكافئ الوراثي للصفات المدروسة بين المنخفض والعالي، مما يعكس وجود تحكم وراثي متباين بين العشائر والصفات.
ولإثراء التقييم المظهري، تم تحليل التنوع الجزيئي باستخدام مؤشرات SCoT، حيث أظهرت النتائج مستوى مرتفعًا من التعدد الشكلي بلغ 91.6% بمتوسط قيمة لمعامل المعلومات المتعددة الأشكال (PIC) قدره 0.36، مما يعكس تنوعًا وراثيًا كبيرًا بين التراكيب المدروسة.
بوجه عام، فإن دمج الانتخاب التكراري المعتمد على SPAD مع تحليل العلامات الجزيئية يوفر إستراتيجية قوية وفعّالة لتعزيز تحمل الجفاف وتحقيق استقرار في إنتاجية قمح الخبز. وتؤكد هذه النتائج على أهمية الجمع بين الأدوات الفسيولوجية والجزيئية في برامج التربية الهادفة إلى تطوير أصناف قمح أكثر تحمّلًا للإجهاد.

Keywords [العربیة]

  • إجهاد الجفاف
  • الانتخاب
  • المكافئ الوراثي
  • الواسم الجزيئي الـ SCoT
  • قمح الخبز
  • محتوى الكلوروفيل
Assiut Journal of Agricultural Sciences
Volume 56, Issue 4
October 2025
Pages 144-161

Files

Share

How to cite

Statistics